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基因编辑拯救 RAG2 的体外 T 细胞发育......
摘要 RAG1 或 RAG2 缺陷引起的严重联合免疫缺陷 (SCID) 是一种遗传决定的免疫缺陷，其特征是 T 和 B 淋巴细胞几乎不存在。除非接受造血干细胞移植 (HSCT) 治疗，否则 RAG 缺陷患者会在生命早期死于严重感染。然而，造血干细胞移植存在移植物抗宿主病的风险。此外，据报道，未经处理的造血干细胞移植后，移植物失败率高，免疫重建不良。RAG 基因的表达受到严格调控，使用异源启动子进行基因治疗的临床前尝试导致了有争议的结果。使用患者来源的诱导性多能干细胞 (iPSC) 和体外人工胸腺类器官系统作为模型，我们在此证明基因编辑可将 RAG2 缺陷细胞的 T 细胞分化潜能恢复到正常水平，并产生多样化的 T 细胞库。这些结果表明，有针对性的基因编辑可能代表一种纠正这种免疫缺陷的新型治疗选择。
使用可以信任的数据驱动您的AI
在核心上，自然语言是人类，而雪花正在努力使所有数据易于访问，以用自然语言提出问题。雪花的首要任务是使构建对话应用变得容易。Cortex Analyst *从表格数据中传达完全管理的，准确的文本到SQL响应。Cortex搜索可以通过文档数据检索增强生成（RAG）和企业搜索。
春季AI：java开发人员Genai Heaven的门
AI和生成AI（Genai）的崛起围绕AI创建AI模型和解决方案传统上非常耗时，而且资源和成本量很大。这导致围绕AI的创新仅限于一些非常深刻的组织。，但随着技术进步，例如采用GPU；以及从Google，Meta，OpenAI等技术巨头等技术巨头的基础模型的可用性，建立AI模型变得更加便宜，更容易。现在，许多流行的基础模型现在都可以作为服务。此外，正在开发许多开源模型。除了通用的外，还建立了各种特定领域的模型，以满足目标域的需求。 迅速的工程和检索增强发电（RAG）有助于使Genai更适合各种创新用例。 开发人员不必担心模型复杂性，并且可以更多地关注如何充分利用模型。外，还建立了各种特定领域的模型，以满足目标域的需求。迅速的工程和检索增强发电（RAG）有助于使Genai更适合各种创新用例。开发人员不必担心模型复杂性，并且可以更多地关注如何充分利用模型。
可解释的人工智能：方法研究...
作为人工智能（AI）模型，尤其是深层神经网络，在各个领域都取得了成功，因此对它们的可解释性产生了关注。这些“黑匣子”模型通常会不透明地运行，因此很难理解其推理。缺乏解释性提出了可信赖，问责制和道德规范的问题，尤其是在医疗保健，金融和刑事司法等关键领域。本论文构成可解释的AI（XAI）作为一个跨学科领域，以应对技术，埃斯特尔，法律和设计挑战。提出了XAI方法的分类法，将其分类为可解释的模型，模型不合时宜的工具，特定于模型的工具，神经符号方法和可解释的生成AI（GenXAI）的可解释工具。诸如Shapley值，石灰和综合梯度之类的工具，并特别注意神经符号AI通过符号促进来增强神经网络可解释性的潜力。针对大型语言模型（LLM）的新兴XAI技术，例如检索增强生成（RAG）和代理抹布，以其能够获得可怜性和透明度的能力而探索。总结了这些工具的概述，其中根据定义的分类法和功能对每种方法进行分类。论文还探讨了用户体验（UX）的注意事项，重点关注具有可理解解释需求的数字系统的不同角色。XAI问题库是对库的研究，将各种问题，深度水平与量身定制的XAI工具相结合。法律和道德考虑，重点介绍了欧盟的GDPR和AI法案等法规，以及XAI如何支持合规性。最后，用于心脏病预测和解释的医疗保健领域中的石灰和抹布的经验表明了XAI的实际应用，展示了其在高风险场景中提高透明度和决策制定的能力。
AI和机器学习Essentials
•生成AI的简介•生成AI模型的应用和局限性•从业务角度（模型大小，微调，调整，抹布系统等）进行考虑，第2天 - AI中的第2-下午的机会•AI项目的操作考虑•AI项目构想（分组工作）•讨论所选项目（遇到的问题）•结论和划分•DIVEALLE
过渡生成AI从POC到生产
自定义选项从简单提示工程到开发自定义模型。提示工程涉及制定有效提示以获取所需的输出。检索功能生成（RAG）通过合并外部知识来增强模型响应。微型调整将预训练的模型适应特定的任务或域。自定义模型开发提供了最高水平的控制，但需要大量的专业知识和资源。
设计基于LLM的学习助手
本学士学位论文的目标是开发一位针对主席讲座之一量身定制的LLM学习助手。学习助手应利用检索增强的生成（RAG）框架，结合通用语言模型（例如GPT-4，Llama）的优势与准确的，课程特定的知识（例如，讲座的滑道和视频）（例如，整体开发过程）应遵循设计科学研究方法（HEVNER ETREPET）。讲座。必需的技能
AI驱动的测试案例生成
这项研究调查了大型语言模型用于测试案例生成的利用。该研究使用Llama提供的大型语言模型和嵌入模型，特别是7B尺寸的Llama2，以生成定义输入的测试用例。这项研究涉及一种使用称为检索产生（RAG）和及时工程的自定义技术的信息。rag是本研究中在本地存储组织信息的一种方法，该信息用于创建测试用例。除了大型语言模型已准备好培训的预训练数据外，该存储的数据被用作互补数据。通过使用此方法，实现可以收集特定的组织数据，因此对所需域有更深入的了解。该研究的目的是研究AI驱动的测试案例生成如何影响整体软件质量和开发效率。这是通过比较基于AI的系统的输出与手动创建测试用例来评估的，因为这是研究时的公司标准。AI驱动的测试用例主要以覆盖范围和时间的形式进行分析，这意味着我们比较了AI系统可以生成测试用例与手动创建的测试案例相比。同样，考虑时间来了解如何影响发展效率。
MCCC 学生供应清单
物品 数量 永久性覆盖笔（红色、黑色、蓝色、绿色、棕色、紫色） 1 套 超细覆盖笔 橡皮擦 2 笔记本 1 3 英寸活页夹 1 图形模板 1 CD-R（可选） 1 包透明胶带（标准和双面透明）各 1 荧光笔 2 抹布（可选） 1 喷雾瓶（可选） 1 地图板（可选） 1 文件保护器 1 盒子 指针（可选） 1 剪刀 1 量角器 1
